• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.35-44
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• 2022

본 논문은 깊이 영상의 부호화를 위해 이차 곡면 모델링 방법을 통한 화면 내 예측 방법을 제안한다. 깊이 영상 내 깊이 화소는 거리 정보를 통해 3차원 좌표로 변환한다. 화면 내 예측을 위한 참조 화소들에 대해 최소자승법을 통해 오차가 제일 작은 이차 곡면을 찾는다. 참조 화소로는 상단의 화소들 또는 좌단의 화소들 중 하나가 될 수 있다. 이차 곡면을 통한 화면 내 예측에서, 한 화소에 대해 두 개의 예측 값이 계산된다. 각각의 참조 화소에 대해 예측 값들과 참조 화소의 차아의 제곱합으로 두 오차 값을 계산한다. 계산된 총 4개의 오차 중 제일 작은 오차를 가지는 참조 화소 선택 방법과 예측 화소 선택 방법이 선택되고, 이를 통해 블록 내 화소를 예측한다. 실험 결과는 최신 영상 부호화 방법과 비교하여 왜곡과 비트율이 각각 최대 5.16%과 5.12% 개선됨을 보인다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제9권
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• pp.37-49
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• 1991

본 연구는 한국종축개량협회(韓國種畜改良協會)에서 1985년-1989년 사이에 일반(一般) 낙농농가(酪農農家)를 대상으로 실시한 산유능력검정자료(産乳能力檢定資料) 4,008두(頭)의 기록(記錄)을 이용(利用)하여 유우(乳牛)의 주요경제형질중(主要經濟形質中), 유량(乳量)에 관여하는 환경요인중(環境要因中) 년도(年度), 분만연령(分娩年齡), 농가(農家), 착유(搾乳) 기간효과(期間效果)를 구명(究明)하기 위하여 수행되었으며 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 일반능력(一般能力)에 있어서 각(各) 형질(形質)의 평균치(平均値) 및 표준편차(標準偏差)는 실유량(實乳量)이 $5,959.23{\pm}2,113.03kg$, 분만연령(分娩年齡) $49.19{\pm}22.77$개월(個月), 초산월령(初産月齡) $27.11{\pm}5.13$개월(個月) 그리고 착유기간(搾乳期間) $255.11{\pm}79.68$일(日)이였다. 12. 최소자승법(最小自乘法)에 의해 추정(推定)된 전체(全體) 분산(分散)에 대한 각(各) 요인별(要因別) 분산성분(分散成分)의 비(比)는 년도(年度)가 1.91%, 분만연령(分娩年齡)이 4.86%, 농가(農家)가 8.89%, 착유기간(搾乳期間)이 54.94% 그리고 오차(誤差)의 분산비(分散比)가 29.39%로 나타나 착유기간(搾乳期間)의 효과(效果)가 가장 큰 것으로 나다났다. 3. 유량(乳量)에 대한 전체의 최소자승효과(最小自乘效果) 추정치(推定値)는 6,229.31kg이였고, 년도별효과(年度別效果)에 있어서 최소자승(最小自乘) 평균치(平均値)는 1985년-1987년이 6,000.76kg, 1988년 6,028.11kg, 1989년 6,659.07kg이었다. 4. 분만연령별효과(分娩年齡別效果)에 있어서 24개월령이하(個月齡以下)는 5,456.01kg, 61-66개월령(個月齡)은 최고치인 6,565.48kg으로 분만년령간(分娩年齡間) 고도의 유의성(p<0.01)이 인정되었다. 이러한 분만연령별(分娩年齡別) 효과(效果)에 있어 24개월령이하(個月齡以下)에서부터 61-66개월령(個月齡)까지 점차 증가(增加)하다가 67-72개월령(個月齡)에 저조한 성적을 보이며 이상치를 나타냈고, 그 이후부터는 점차 감소(減少)되는 경향(傾向)을 보였다. 5. 농가별효과(農家別效果)에 있어서는 최소자승(最小自乘) 평균치(平均値)에 있어 가장 낮은 농가(農家)에서는 4,958.50kg에서 가장 높은 농가(農家)는 7,479.07kg으로 비교적 변이(變異)가 심하였고, 이는 고도(高度)의 유의성(p<0.01)이 인정되었다. 6. 착유기간별효과(搾乳期間別效果)에 있어서 착유기간(搾乳期間)이 경과(經過)함에 따라 최소자승평균치(最小自乘平均値)가 증가(增加)하는 면을 보였으며 착유기간(搾乳期間)에 따른 실유량평균간(實乳量平均間)에는 고도의 유의성이 인정되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.292-300
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• 2008

본 논문에서는 점진적인 화소 확장을 이용하여 영상 내에 존재하는 선분을 찾아내는 선분 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 선분 추출 방법에서는 기존의 선분 추출 방법인 허프 변환 기반 방법이나 선분의 그룹화 기반 방법과는 다른 접근법을 사용하였다. 영상이 입력되면 케니 테두리를 구하고, 테두리 화소 중 임의의 점을 선택하여 선분을 근사화 시킨 기본 직선을 만든 후, 선택된 점에서 임의의 반경 내에 있는 테두리 화소들을 선택한다. 직선과의 거리 오차와 기울기 각의 오차를 이용하여 선택된 화소에 가중치를 부여한다. 가중치 합 비교에 의해 선택된 화소들이 떨어져 있는지를 판별한 후, 가중치를 적용한 최소자승법에 의해 선 맞춤을 하여 선분을 구하게 된다. 제안된 알고리즘은 기존에 제안된 방법들과 결과를 비교하였으며, 계산 속도가 빠르면서 실제 존재하는 선분 추출이 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제26권4호
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• pp.166-172
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• 2007

본 논문에서는 표적 위치추정기법 및 관측잡음에 따른 다중상태 소나의 표적위치 추정성능에 대하여 논한다. 다중상태 소나망에 대한 기존 정보융합방법인 거리정보만을 이용하는 Maximum Likelihood (ML)와 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 Least Square (LS)에 대한 분석을 기반으로 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML을 제안한다. 각 센서가 거리정보와 방위정보를 이용한다고 가정할 때 다양한 잡음 환경하에 기존 방법과 제안된 방법에 대한 비교 실험을 수행했다. 또한 센서 수와 송신기, 수신기간 거리에 따른 표적위치 추정성능에 대한 연구를 수행했다. 실험결과에 의하여 제안된 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML의 제곱근 오차 성능이 송수신기간 거리가 길수록, 수신기 수가 적을수록 기존의 거리정보만 이용하는 ML, LS보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2002년도 제41회 학술발표회논문집
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• pp.17-42
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• 2002

전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.61.3-61.3
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• 2019

석씨성경과 천상열차분야지도 도설에 있는 이십팔수 거성들의 좌푯값을 측정한 연도를 두 가지 방법을 써서 추정하였다. 이 두 표에 있는 좌푯값들은 자오선 관측 기기를 가지고 측정한 것으로 생각된다. 그래서 이 값들에는 기기 회전축이 어긋나서 생기는 오차와 랜덤 오차가 들어 잇다. 우리는 푸리에 방법을 받아들이고, 또한 최소자승법을 새로 고안하였다. 우리는 관측 연돗값의 분산을 구하기 위해 부트스트랩 리샘플링을 시행하였다. 그 결과, 우리는 두 성표가 모두 기원전 1세기 즉 전한 후기에 만들어졌다는 사실을 알 수 있었다. 석씨성경의 관측 연도가 천상열차분야에 들어 있는 좌푯값보다 약 15-20년 정도 앞선 것으로 보인다. 그러나 그 두 연돗값의 분산이 너무 커서 석씨성경은 기원전 77년 무렵에, 또한 천상열차분야지도의 성표는 기원전 52년에 측정된 것이라는 추정은 확인할 수 없었다. 자료 개수가 더 있거나 또는 측정 오차가 절반 정도라면 검증을 통해 결정을 할 수 있을 것이다. 이러한 점에 비추어 우리는 석씨성경에 수록되어 있는 120개의 별들의 좌표 등에 관해 논의해볼 것이다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.147-152
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• 1995

실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-29
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• 2016

본 논문은 구형 객체가 촬영된 깊이 영상에서 깊이 정보를 통하여 제일 근접한 구를 찾아내어 깊이 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 블록단위로 분할된 깊이 영상에 대해 최소자승법을 통해 촬영된 구형 객체와 제일 근접한 구의 형태를 찾는다. 그 후 찾아낸 구의 형태로 깊이 값을 예측하고, 측정된 깊이 값과의 오차를 통해 깊이 영상을 부호화한다. 또한, 블록 내의 부호화된 각 깊이 화소들과 찾아낸 구의 인자 정보를 같이 부호화한다. 제안된 방법으로 구형 객체에 대해 기존 DPCM 방법보다 최대 81% 이상의 부호화 효율 향상이 이루어졌다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-17
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• 2016

본 논문에서는 평면을 모델링하여 깊이 정보를 보정하고 부호화를 개선하는 방법을 제안한다. 먼저 보정하고자 하는 화소를 중심으로 수평, 수직 방향으로 최소 자승법을 이용하여 평면을 모델링한 후 예측 오차에 근거하여 예측된 평면이 적합한지 판단한다. 그 후 모델링된 평면상의 깊이 화소 값으로 보정한다. 제안된 방법을 통해 평면으로 이루어진 깊이 영상뿐만 아니라 다양한 깊이 정보를 가지는 깊이 영상에 대해서도 보정이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 부호화 성능을 나타내는 엔트로피 척도를 측정한 결과, 부호화 성능이 최대 80.2% 개선된 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.694-704
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• 1988

본 연구에서는 현장에서 흔히 수행되는 가공 후(post-process) 측정만을 이용 한 단일절삭(single-pass)으로써 공작물이 원하는 일정한 직경을 유지할 수 있다는 것 을 실험을 통해 검증해 보이고자 한다. 이와 같은 방식은 이미 보오링 작업 중 보오 링바의 노출 길이 변화에 따른 가공면의 내경 오차를 없애주기 위한 방법으로써 제시 된 바 있다. 즉 반복 최소 자승법(recursive least squares)으로 미리 가정된 절삭 조건과 공작물 처짐 사이의 관계식과 관련된 계수를 가공 후에 가공 공작물의 표면 측 정으로 매 번보정(update)시켜 줌으로써 일정 직경을 얻기위한 절삭조건을 결정하고자 한다.